• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.1-7
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• 2009

최근 Compressed Sensing (CS) 알고리즘이 다양한 분야에서 연구되고 있으며, medical imaging 분야에서도 역시 이를 이용한 연구가 활발히 진행 중이다. CS 알고리즘을 이용하기 위해서는 복원하고자 하는 신호가 sparse한 성질을 지니고 있어야 한다. 일반적으로 대부분의 의료 영상의 경우, 이러한 성질을 가지고 있지 못하기 때문에 sparsifying transform을 이용하게 된다. 하지만 MR 영상의 경우, 다른 의료 영상 modality와 비교하여 적절히 펄스열을 이용하여 영상의 contrast를 조절할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 sparsifying transform을 이용하지 않고도 펄스열에 의한 MR 영상에 CS 알고리즘을 적용할 수 있는 가능성을 제시함과 동시에 적절한 sparsifying transform을 적용하여 영상의 sparsity를 더욱 강조함으로써 CS 알고리즘의 복원 성능을 더욱 향상 시킬 수 있다는 것을 제안하고자 하며, 이를 Shepp-Logan 팬텀 영상과 in vivo 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권6호
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• pp.464-471
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• 2010

Compressed sensing can be used to reduce scan time or to enhance spatial resolution in MRI. It is now recognized that compressed sensing works well in reconstructing magnitude images if the sampling mask and the sparsifying transform are well chosen. Phase images also play important roles in MRI particularly in chemical shift imaging and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT). We reconstruct MRI phase images using the compressed sensing technique. Through computer simulation and real MRI experiments, we reconstructed phase images using the compressed sensing technique and we compared them with the ones reconstructed by conventional Fourier reconstruction technique. As compared to conventional Fourier reconstruction with the same number of phase encoding steps, compressed sensing shows better performance in terms of mean squared phase error and edge preservation. We expect compressed sensing can be used to reduce the scan time or to enhance spatial resolution of MREIT.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.167-173
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• 2016

압축 센싱은 기존의 섀넌/나이키스트 이론보다 낮은 샘플링률로 신호를 샘플링 하여도 원신호로 복원할 수 있다는 이론이다. 본 논문에서는 압축 센싱을 이용하여 반향 신호의 정량적 주파수 특성을 직접 추출하여 이를 이용한 초음파 감쇠 지수 예측 방법을 제안한다. 일반적인 초음파 감쇠 지수 예측 방법들은 시간 영역에서 수집된 반향 신호를 Fourier 변환 등을 통해 주파수 영역으로 변환하는데, 제안하는 예측 방법은 압축 센싱으로 수집된 데이터를 복원하는 과정에서 적용하는 basis 행렬을 이용하여 시간 영역으로의 완전한 신호 복원 없이 반향 신호의 주파수 특성을 직접 추출하여 감쇠 지수를 예측한다. 3가지의 basis 행렬을 통해 주파수 영역에서 복원된 반향 신호에 대하여 다중 참조 신호를 이용한 Centroid Downshift 방법으로 감쇠 지수를 예측하여 각각의 예측 정확도와 실행 시간을 비교 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 이산 코사인 변환(DCT) 행렬을 적용하는 경우, 50%의 압축률에서는 압축 센싱을 적용하지 않은 경우와 0.35% 이내의 예측 정확도를 보였으며, 압축률을 70%까지 높이는 경우에도 약 6% 이내의 평균 예측 오차를 보였다. 제안한 압축 센싱을 적용한 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법은 향후 주파수 영역의 다른 정량적 초음파 분석 방법에 적용할 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.10-20
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• 2010

목적: 최근, 미국 애리조나 세도나에서 열린 국제자기공명학회 (ISMRM) 주관의 2009년 데이터 샘플링과 영상 복원에 관한 워크샵에서 자기공명영상 복원 대회가 열렸다. 이 대회는 time resolved contrast enhanced MR angiography 에 대한 고속 촬영의 실제 활용 가능성을 평가하기 위한 것이었다. 본 논문은 이 대회의 우승 결과를 얻은 k-t FOCUSS 알고리듬을 단계별로 자세히 묘사하도록 한다. 대상 및 방법: 본 그룹은 앞선 연구에서 비교적 덜 스파스한 심장 영상에 대해 k-t FOCUSS 알고리듬이 성공적으로 압축센싱 문제를 풀수 있음을 증명했다. 따라서 k-t FOCUSS 알고리듬을 time resolved contrast enhanced MR angiography 에 적용함으로써, 매우 정확한 영상 복원이 가능할 것이다. 영상 복원을 위해 X-ray 대뇌 혈관조영 영상으로부터 구성된 다운 샘플링된 데이터가 대회 주최측으로부터 공통으로 제시되었고, 방사선과 의사들이 각 복원된 영상에 대한 사전 정보 없이, 원래 영상과 복원된 결과를 비교함으로써, 영상의 질을 평가하였다. 결과: 다양한 다운샘플링에 대해 얻어진 결과들은 영상의 스파스 변환이나 샘플링 형태와 같은 압축센싱의 중요한 요소들에 의해 크게 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 결론: 복원된 결과로부터, 압축센싱 동적자기공명영상 기법인 k-t FOCUSS 가 고해상도의 time resolved contrast enhanced MR angiography 를 가능하게 할 수 있음을 확인하였다.